El miedo a que la inteligencia artificial (IA) destruya puestos de trabajo sigue impregnando la narrativa en torno a la tecnología. Pero lo que a menudo se pasa por alto son las muchas formas en que complementará muchos puestos de trabajo que existen hoy en día y quizá cree otros nuevos.
A menudo se ha dicho que cualquier persona desplazada por la automatización no ha perdido su puesto de trabajo por la tecnología, sino por otra persona que ha sabido aprovechar esa tecnología para ser más productiva. La IA no es diferente en este sentido.
De hecho, a juzgar por la reciente actividad en línea, existe una fuerte demanda de puestos de trabajo que incorporen la IA de una forma u otra, lo que sugiere que la mano de obra del conocimiento ha asumido la noción de que necesita subirse al tren de la IA o quedarse en la estación.
Máximo interés
Según CoinckoGecko, las búsquedas en Google de “AI Jobs” están funcionando a un nivel aproximadamente cuatro veces superior al de “Crypto Jobs“ en su pico a principios de 2022. El repunte parece haber comenzado en noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI y alcanzó un máximo de interés de búsqueda de 124 en abril antes de retroceder a alrededor de 100 el mes pasado.
Incluso en los meses que siguieron al pico de valoración de Bitcoin (BTC) en noviembre de 2021, su puntuación de interés en la búsqueda de empleo nunca pasó de 30, lo que probablemente refleja el mayor atractivo de la IA para una amplia variedad de solicitantes de empleo.
¿Quién está contratando talentos en IA y dónde se encuentran estos puestos de trabajo?
La buena noticia, según Visual Capitalist, es que el año pasado se publicaron más de 800.000 puestos de trabajo relacionados con la IA sólo en Estados Unidos, con California a la cabeza con casi el 18% del total. Esta cifra es más del doble que la del siguiente estado más activo, Texas, que aportó alrededor del 8,4%. No obstante, es importante señalar que, mientras que el porcentaje de California ha disminuido en la última década, el de Texas va en aumento.
En cuanto a las competencias demandadas para los empleos relacionados con la IA, la más citada en las ofertas de empleo es Python, con un 37%. Le siguen la informática general, con un 33%, SQL y la ciencia y el análisis de datos, con un 23% y un 20%, respectivamente. Cierran la lista la automatización, Java y la ingeniería de software, con un 17% cada una.
¿Qué habilidades se necesitan para conseguir un empleo en IA?
Sin embargo, se necesita algo más que conocimientos técnicos para dominar la IA. La empresa de orientación profesional Handshake señala que, si bien los conocimientos de programación y análisis son imprescindibles, para sacar el máximo partido a la IA se requieren una serie de habilidades más blandas, como la colaboración, la adaptabilidad y la curiosidad.
La IA es una tecnología compleja con muchas capas y modos de funcionamiento. Es poco probable que un modelo determinado sea utilizado por una sola persona y, con su capacidad de autoaprendizaje y autocuración, no es probable que mantenga los mismos patrones operativos durante mucho tiempo que el software tradicional.
Pero quizá el cambio más radical que aporta la IA es la forma en que asume las funciones rutinarias y repetitivas de los procesos digitales para que los operadores humanos puedan concentrarse en los aspectos más estratégicos y creativos de su trabajo. Esto exigirá que los trabajadores del conocimiento sean más imaginativos y flexibles en lo que respecta a sus propias responsabilidades laborales.
Los que se interesan por sus responsabilidades y se esfuerzan continuamente por mejorar y obtener mejores resultados prosperarán en un mundo de IA, no así los que simplemente quieren pulsar botones y navegar por menús de la misma manera una y otra vez.
Los 5 principales mercados de trabajo para la IA
Al mismo tiempo, podemos esperar que ciertos sectores implanten la IA a un ritmo más rápido que otros y, en consecuencia, requerirán más habilidades de IA en sus respectivas plantillas en el futuro.
En el análisis de Handshake, las principales áreas de empleo en IA son:
- Sanidad
- Finanzas
- Cadena de suministro
- Gobierno
- Recursos humanos
Todos estos campos se basan en flujos de trabajo complejos e integrados que requieren grandes cantidades de datos y una rápida entrega de análisis y prestación de servicios, lo que proporciona un terreno fértil para que los profesionales cualificados dejen crecer sus semillas de IA.
¿Y los salarios?
Para quienes se conviertan en expertos en el desarrollo y la gestión de modelos de IA, las perspectivas de empleos bien remunerados son brillantes. El especialista en orientación profesional Vault Firsthand señala que los conocimientos en procesamiento del lenguaje natural (PLN) están entre los 80.000 y los 100.000 dólares, mientras que la inteligencia empresarial y la ingeniería robótica pueden superar los 130.000 dólares.
Si lo tuyo es el Big Data, los sueldos de 150.000 dólares o más no son infrecuentes, y la gran demanda de conocimientos de aprendizaje automático está haciendo que esos puestos superen los 200.000 dólares.
No sin desafíos
Cuanto más lejos proyectemos la era de la IA, más difícil será calibrar el mercado laboral. Las redes informáticas existían mucho antes de Internet, pero pocos podían prever la omnipresencia de su versión moderna y la plétora de puestos de trabajo que ha generado, no sólo puestos técnicos en redes cableadas e inalámbricas, sino también puestos como analista SEO y director de redes sociales.
Conclusión
La IA tiene el potencial de crear todo tipo de nuevos puestos de trabajo, probablemente nuevos modelos de negocio e incluso industrias completamente nuevas. No todo el mundo tiene que convertirse en un especialista en las alucinantes matemáticas de la codificación de software y la ciencia de datos, al igual que los vendedores modernos no necesitan saber cómo solucionar problemas de sus plataformas CRM.
Pero el conocimiento de cómo funciona la IA y lo que hay que hacer para lograr los resultados deseados es esencial, y el momento de empezar a aprender esas habilidades es ahora, cuando la tecnología está todavía en una fase incipiente de desarrollo.